依托風(fēng)險估測與靈敏度聚類的輸電線路逐級運維方法

夏翔宇

（重慶水務(wù)集團(tuán)公用工程咨詢有限公司，重慶 401120）

0 引言

輸電線路地處野外，主要受季節(jié)及天氣的影響，制定合理的運維策略是確保輸電線路可靠性的關(guān)鍵所在[1-2]。

從電力設(shè)備運維的歷史進(jìn)程來看，基本是沿著“事故維修—定期維護(hù)—狀態(tài)檢修”的軌跡發(fā)展[3]。當(dāng)前，狀態(tài)檢修的一個分支是對設(shè)備進(jìn)行風(fēng)險估測以判定隱患嚴(yán)重程度，從而確定維護(hù)優(yōu)先級[4]。對于輸電線路來說，由于其延伸廣袤、環(huán)境復(fù)雜，直接進(jìn)行狀態(tài)在線監(jiān)測有很大難度，特別需要科學(xué)的基于風(fēng)險估測的狀態(tài)評判方法予以支撐。

賈京葦?shù)萚5]以決策樹處理架空線路運行的風(fēng)險致因，以整數(shù)規(guī)劃構(gòu)建目標(biāo)函數(shù)，可給出相當(dāng)長一段時間內(nèi)的線路運維策略，但未顧及智能電網(wǎng)環(huán)境下新能源滲透、需求側(cè)響應(yīng)以及短期機組調(diào)度等問題。周承科等[6]綜合考慮天氣狀態(tài)、隨機停運等相關(guān)因素，依托分散搜索—遺傳混合算法對所有線路作統(tǒng)一優(yōu)化，雖計算效率高，但缺乏經(jīng)濟性。武艷等[7]根據(jù)運維大數(shù)據(jù)設(shè)計設(shè)備缺陷預(yù)測模型，并據(jù)此對巡檢對象作優(yōu)化，可提升運維效率，但只限于變電層面。

綜合上述，當(dāng)前研究雖有成果，但存在改進(jìn)空間，主要體現(xiàn)在未能得到科學(xué)的差異化的線路運維策略。本文將著重就此進(jìn)行改進(jìn)，相關(guān)技術(shù)路線有通過對影響輸電線路運行風(fēng)險的底層因素的條分縷析，利用多場景技術(shù)生成被觀察輸電線路的靈敏度；基于靈敏度的時序特點，依托雙向聚類方法來確立不同線路的維護(hù)優(yōu)先級。

1 總體框架

依托風(fēng)險估測的運檢方法要義[8]，借助線路故障率模型，考察相異運維措施對故障率的縮減幅值，從而擇定最優(yōu)運維方案以使線路的運行風(fēng)險降至最低程度。據(jù)此設(shè)計如圖1所示的總體流程。

隨著信息化的發(fā)展，電力系統(tǒng)各類數(shù)采平臺所采集的數(shù)據(jù)越來越趨向于“量大”、“類雜”、“樣多”。為充分挖掘有效信息，宜吸納基于縱橫雙維度的大數(shù)據(jù)分析方法[9]，如圖2所示。其中，縱向維度表征風(fēng)險估測數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)層次（以電網(wǎng)數(shù)據(jù)為中心），能展現(xiàn)相異類型數(shù)據(jù)影響的層面；橫向維度表征風(fēng)險估測數(shù)據(jù)的內(nèi)在差異（即同一層面之間數(shù)據(jù)的區(qū)別），能映襯電網(wǎng)中同一類型對象在屬性上的不同。顯然，按圖2架構(gòu)進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，即可得到依時序排列、作用于系統(tǒng)風(fēng)險的諸底層因素，從而有助于電網(wǎng)薄弱環(huán)節(jié)的凸顯，為輸電線路差異化維護(hù)奠定重要基礎(chǔ)。

圖1 依托風(fēng)險估測的線路運維決策流程

圖2 基于雙維度分析的風(fēng)險數(shù)據(jù)挖掘架構(gòu)

2 輸電線路差異化運維優(yōu)化建模

2.1 基于多場景技術(shù)的輸電線路靈敏度計算

在按圖2框架分析出底層因素后，應(yīng)計算各因素的風(fēng)險導(dǎo)致程度。

式中：X為所考察系統(tǒng)的狀態(tài)空間；x為單個狀態(tài)，L(x)和P(x)分別為x下的負(fù)荷減幅及事件幾率。設(shè)所考察系統(tǒng)含n條線路，以Ik為第k條線路的運行狀態(tài)（Ik=1→正常，Ik=0→不正常），則有x={I1,…,Ik,…,In}。

靈敏度分析基于偏微分手段，能體現(xiàn)參數(shù)微小變化與系統(tǒng)風(fēng)險改善程度之間的關(guān)系[10]。因此，可通過對線路靈敏度計算來辨識線路運維重要性。本文中，首先引入線路失效率λ，然后計算風(fēng)險指標(biāo)對λ的靈敏度。

式中：λk為線路k的失效率。通過一系列數(shù)學(xué)推導(dǎo)（限于篇幅，不做贅述），可獲得如式（3）所示的實用計算式。

式中：ak為線路k的正常率。

在線路數(shù)目較少時，可采用狀態(tài)枚舉法進(jìn)行計算；當(dāng)線路數(shù)目較多時，為全面展現(xiàn)多重因素的作用，宜借助多場景技術(shù)合成電網(wǎng)運行場景集（場景的實質(zhì)是對事物蘊含的變量在特定條件下的描述）[2]，以精準(zhǔn)表征系統(tǒng)的風(fēng)險水平和靈敏度指標(biāo)。參照文獻(xiàn)[7]，本文采用拉丁超立方算法（LHS）生成電力系統(tǒng)場景集，相關(guān)步驟如圖3所示。

圖3 LHS算法的步驟

式（4）～（5）分別為基于多場景技術(shù)的系統(tǒng)風(fēng)險指標(biāo)以及靈敏度指標(biāo)的計算，這樣可得到各線路隨時間變化的動態(tài)靈敏度。

2.2 基于靈敏度雙向聚類的運維優(yōu)先級劃分

在多維數(shù)據(jù)環(huán)境下，進(jìn)行線路運維優(yōu)先級劃分需統(tǒng)籌縱橫雙向。橫向要對不同因素下各線路的靈敏度整體水平進(jìn)行計算，以確立優(yōu)先線路；縱向要慮及線路靈敏度的時序性演變，從而獲得具體線路的最優(yōu)運維時段。

（1）橫向?qū)用?。首先建立“持續(xù)運維損失”指標(biāo)來表征因不維護(hù)線路k而致使系統(tǒng)風(fēng)險惡變的程度，如式（6）所示。式中：Fk,v為第v個底層因素作用下線路k的靈敏度；Dv為持續(xù)時長。其次采擇K-medoids算法進(jìn)行運維優(yōu)先級的橫向聚類，流程如圖4所示。

圖4 K-medoids算法流程

（2）縱向?qū)用?。首先對所有線路在各個影響因素下的靈敏度進(jìn)行匯總，按照橫向聚類的原理和步驟進(jìn)行聚類；其次計算各類別的平均靈敏度作為類別指標(biāo)；最后將線路在各個影響因素下的類別指標(biāo)按照時序排列，并按式（7）判定優(yōu)先運維時間。

式中：Zk為線路k的運維占時；Ttime為整體運維占時；Ck,v為線路k第v個影響因素下所處的類別指標(biāo)值；ε為閾值。

經(jīng)由以上的縱橫雙向聚類操作，一方面可實現(xiàn)輸電線路的逐級運維，另一方面能確立最合理的運維時段區(qū)間，從而達(dá)成“應(yīng)修必修、修必修好”的狀態(tài)檢修目標(biāo)。

2.3 差異化運維優(yōu)化相關(guān)流程

評價電力系統(tǒng)運行的基本指標(biāo)是經(jīng)濟性和可靠性。因此，在作出差異化運維決策時，一方面要給出科學(xué)的運維線路集和科學(xué)運維時段；另一方面必須根據(jù)運維資源和系統(tǒng)安全進(jìn)行更進(jìn)一步的擇優(yōu)考量，相關(guān)目標(biāo)函數(shù)內(nèi)容和約束條件計如圖5所示。

當(dāng)輸電線路數(shù)目較多時，按圖5進(jìn)行解空間尋優(yōu)需要智能算法的支撐。基于花授粉算法（FPA）具有控制參數(shù)少、兼顧全局和局部搜索等優(yōu)點，將采用其作為尋優(yōu)工具。

圖5 差異化運維優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)和約束條件構(gòu)建

最后，將前述內(nèi)容作綜合，梳理出輸電線路差異化運維方法的整體流程，如圖6所示。

圖6 輸電線路差異化運維方法的整體流程

3 算例檢驗

以IEEE 30系統(tǒng)為算例背景，從縱橫兩個維度攫取影響輸電線路運行狀態(tài)的各類因素，如圖7所示。

圖7 基本數(shù)據(jù)的相關(guān)信息

3.1 參數(shù)劃設(shè)與運行場景集產(chǎn)生

以東南某電網(wǎng)為環(huán)境背景，對IEEE 30系統(tǒng)作區(qū)域劃分（慮及天氣影響），如圖8所示；梳理各種天氣因素的作用時段和作用范圍，如表1所示。

圖8 IEEE 30系統(tǒng)

各類運行參數(shù)（如線路長度、失效率、節(jié)點負(fù)荷等）限于篇幅不作一一列舉。設(shè)定單位時段為1天，每次運維能將失效率降低50%。

圖8及表1表明，為描述系統(tǒng)整年運行態(tài)勢，需產(chǎn)生6個基本場景。經(jīng)由多次抽樣計算，得到各場景下的風(fēng)險水平，如表2所示（場景符號含義如表1所示）。

表1 關(guān)于算例的天氣影響信息

表2 系統(tǒng)初始風(fēng)險

3.2 運維級別和優(yōu)先運維時段劃設(shè)

首先計算各場景中設(shè)備的靈敏度，然后以雙向聚類方法確定各線路的運維優(yōu)先級以及優(yōu)先運維時間，如表3及圖9所示。圖9中，起始時間為當(dāng)前10月，運維時間范圍為全年，以10月1日為運維第1天。

表3 線路運維優(yōu)先級計算結(jié)果

圖9 各線路運維時段劃定

將以上生成的線路運維級別、優(yōu)先運維時間與圖5所示的相關(guān)約束信息相結(jié)合，就可產(chǎn)出差異化運維計劃。

3.3 效果比對

為凸顯本文差異化運維方法的合理性，特與整體運維方法作比對（所謂整體運維，就是不區(qū)分不同線路在運維迫切性上的差異，采用同時、平等優(yōu)化的運維方式）。

（1）運維資源充足的情形。在這種情形下，差異化運維和整體運維的所有計劃都可得到執(zhí)行，兩種運維方式下的相關(guān)指標(biāo)比對如表4所示。由表可知，在同樣保證系統(tǒng)風(fēng)險水平得到下降的前提下，整體運維所需的總費用比差異化運維所需的費用高出約11.78%，說明其不夠經(jīng)濟。

表4 運維資源充足情形下兩種運維方式比對

（2）運維資源限定情形。運維資源限定情形不妨設(shè)定為400。在這種情形下，差異化運維需逐級考察資源是否夠用，若不夠用將進(jìn)行篩選優(yōu)化；整體運維則至始至終需考慮對37條線路作計算，變量非常多。運維資源限定情形下兩種運維方式比對如表5所示。由表可知，在運維資源限定情形下，差異化運維可保證優(yōu)先級較高線路首先得到運維，從而有效降低系統(tǒng)期望風(fēng)險費用；整體運維雖然投入費用少，但對系統(tǒng)整體風(fēng)險的改善較差；從綜合效益上看，差異化運維策略更為優(yōu)異。

表5 運維資源限定情形下兩種運維方式比對

4 結(jié)束語

本文在多因素制約下，基于靈敏度雙向聚類的差異化運維方法為有效、經(jīng)濟地開展輸電線路運維提供了新的思路。該方法首先將影響風(fēng)險的因素按縱橫雙維度分解；其次以靈敏度為抓手，通過線路比對和時序分析確立各條線路的運維優(yōu)先等級和運維優(yōu)先時段，凸顯差異性特質(zhì)；最后經(jīng)由經(jīng)濟性、可靠性目標(biāo)限定和各類固有約束限定，獲得最為合理的運維計劃。算例表明，相較于整體運維策略，本文提出的差異化運維方法能更有效地利用資源，獲得更佳的綜合效益。